%% diapo 1 ibtihel
%%\subsection{Evaluation des performances du Stitching }
\begin{frame}[shrink]\frametitle{ Evaluation des performances du Stitching } 
\begin{columns}[T]
		\begin{column}{.5\textwidth} 
			
		\begin{block}{Evaluation des performances pour des Threcholds différents}
		        
		\includegraphics[width=\textwidth]{images/perfstitch.png}	
		        
	                \end{block}
	

		\end{column}		
		\begin{column}{.5\textwidth} 
			\begin{block}{Explication }
		        \begin{itemize}
\item insertion en RANDOM-APPEND .
\item f=0, et f=16,383 les différents seuils de Stitching Threchold
 
			\item
Seuils du stitching threchold est trés petit ==> moins de temps de compactage + un taux d'insertion  plus rapide . 

		        \end{itemize}
	                \end{block}
		\end{column}			
	        \end{columns}	
\end{frame}
%%% diapo 2 
%%\subsection{Evaluation des performances de la Base de Donnée  }
\begin{frame}[shrink]\frametitle{  Evaluation des performances de la Base de Donnée (KVDB)  } 
\begin{columns}[T]
		\begin{column}{.5\textwidth} 
			
		\begin{block}{Comparaison de KVDB et LevelDB }
		        
		\includegraphics[width=\textwidth]{images/dbperf.png}	
		        
	                \end{block}
	

		\end{column}		
		\begin{column}{.5\textwidth} 
			\begin{block}{Explication }
		        \begin{itemize}
\item insertion en RANDOM-APPEND ,SEQUENTIAL et RANDOM (insertion de 10GB tuples).
\item avec les tuples de petites tailles ,KVDB et plus rapide en insertion pour les RANDOM(38 pourcent) , RANDOM-APPEND (23-53 pourcent) et pour le SEQUENTIAL(4 pourcent).
\item ==> le KVDB et le plus rapide pour tout les workloads donc plus performant que le LevelDB.
 
			

		        \end{itemize}
	                \end{block}
		\end{column}			
	        \end{columns}	
\end{frame}
